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학술저널
저자정보
Love Allen Chijioke Ahakonye (Kumoh National Institute of Technology) Cosmas Ifeanyi Nwakanma (Kumoh National Institute of Technology) Jae Min Lee (Kumoh National Institute of Technology) Dong-Seong Kim (Kumoh National Institute of Technology)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
321 - 331 (11page)
DOI
10.7840/kics.2024.49.2.321

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In Industrial Internet of Things (IIoT) environments, the reliability and adaptability of machine learning models are crucial for accurate decision-making. This paper introduces the Characteristic Stability Index (CSI) to monitor and ensure the stability of models in the context of heterogeneous IIoT sensor data. The CSI quantifies the variations in feature importance rankings, enabling the early detection of data drift and shifts. The experimentation results validate the performance of the decision tree algorithm to provide actionable insights, facilitating domain experts’ adaptability and enhancing decision-making while minimizing operational risks and costs in the choice of intrusion detection systems model.
#AI #Characteristic Stability Index #Datasets #Deep learning #IIoT #Machine Learning

목차

ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. System Methodology
Ⅳ. Performance Evaluation
Ⅴ. Conclusion
References

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
N. Tariq, M. Asim, and F. A. Khan, “Securing SCADA-based critical infrastructures: Challenges and open issues,” Procedia Comput. Sci., vol. 155, pp. 612-617, 2019. google schola S. V. B. Rakas, M. D. Stojanović, and J. D. Marković-Petrović, “A review of research work on network-based SCADA intrusion detection systems,” IEEE Access, vol. 8, pp. 93 083-93 108, 2020. google schola J. Gao, L. Gan, F. Buschendorf, et al., “Omni SCADA intrusion detection using deep learning algorithms,” IEEE Internet of Things J., vol. 8, no. 2, pp. 951-961, 2021. (https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.3009180) google schola A. Khraisat, I. Gondal, P. Vamplew, and J. Kamruzzaman, “Survey of intrusion detection systems: Techniques, datasets and challenges,” Cybersecurity, vol. 2, no. 1, pp. 1-22, 2019. google schola M. Zolanvari, M. A. Teixeira, L. Gupta, K. M. Khan, and R. Jain, “Machine learning-based network vulnerability analysis of industrial internet of things,” IEEE Internet of Things J., vol. 6, no. 4, pp. 6822-6834, 2019. google schola

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